Künstliche Intelligenz (KI) könnte die Finanzbranche von Grund auf verändern, Abläufe optimieren, das Risikomanagement verbessern und potenziell höhere Renditen ermöglichen.
Banken und Versicherer nutzen vermehrt KI-Anwendungen, um ihre Kosten zu senken – zum Beispiel durch Personaleinsparungen – und zugleich die Kundenzufriedenheit zu steigern, indem sie ihre Angebote für Kunden verbessern und die zahllosen Herausforderungen eines dynamischen Marktumfelds effektiver adressieren.
Der aus meiner Sicht interessanteste Aspekt ist, dass es diesen Unternehmen gelingen dürfte, die durch KI erzielten Einsparungen und Produktivitätssteigerungen zu monetarisieren. So könnten sie eine völlig neue Renditequelle erschließen, die unabhängig vom Konjunkturzyklus ist und zu einer Neubewertung von Finanzaktien führen könnte.
Kostenbremse
Schon jetzt zeichnet sich ab, dass KI – durch Dinge wie die Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Straffung von Prozessen – die Betriebsmodelle der Finanzbranche revolutioniert. Untersuchungen signalisieren, dass das KI-Modell DeepSeek die Betriebskosten um bis zu 25% reduzieren kann1. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) wird häufig zur Dateneingabe und Dokumentenverwaltung eingesetzt und reduziert Fehler und Betriebskosten erheblich.
KI-Tools optimieren Arbeitsabläufe in Bereichen wie Tax Compliance, Betrugserkennung und Vertragsprüfung und ermöglichen es Banken, ihre Produktivität zu steigern und zugleich ihre Risiken zu minimieren. Darüber hinaus helfen KI-gestützte Tools wie die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) bei der Analyse großer Datenmengen für Anlageentscheidungen und die Vermögensverwaltung.
Der Zahlungsabwickler Klarna hat berichtet, dass er KI in großem Umfang einsetzt, um Kosten zu senken. Der auf der Technologie von OpenAI basierende KI-Kundenassistent des Unternehmens übernimmt die Arbeit von 700 Vollzeitbeschäftigten und verkürzt die durchschnittlich benötigte Zeit für die Lösung von Kundenanfragen von elf auf zwei Minuten, bei einer anhaltend hohen Kundenzufriedenheit. Dem Unternehmen zufolge hat dies zu einer Gewinnsteigerung um 40 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 beigetragen2.
Im Rahmen seiner Vorbereitungen für einen Börsengang hat Klarna angekündigt, KI-basierte Effizienzgewinne zu nutzen, um seine Belegschaft stark zu verkleinern, wobei das Unternehmen den verbleibenden Beschäftigten im Gegenzug höhere Gehälter zahlen will.3
Bessere Bots
KI hat durch stärker personalisierte Bankdienstleistungen zu einem höheren Kundenengagement geführt. Barclays nutzt KI, um das Kundenerlebnis durch Chatbots und virtuelle Assistenten zu verbessern, und analysiert das Kundenverhalten, um maßgeschneiderte Finanzberatung anzubieten und so ein stärker nutzerorientiertes Erlebnis zu schaffen. In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt könnte dies zu einer höheren Kundenbindung führen.
Betrugsbekämpfer
Einer der wichtigsten Vorteile von KI ist ihr Beitrag zur Risikominderung und Betrugserkennung. Machine-Learning-Algorithmen analysieren in Echtzeit große Mengen an Transaktionsdaten, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. Diese Systeme erhöhen die Sicherheit und reduzieren Fehlalarme. Dadurch werden Prozesse zur Aufdeckung verdächtiger Aktivitäten und potenziellen Betrugs präziser. Im Kreditrisikomanagement bewertet KI verschiedene Datenpunkte – zum Beispiel zu Social-Media-Aktivitäten oder dem Ausgabeverhalten von Personen –, um die Kreditwürdigkeit genauer zu bewerten. Beispielsweise wird KI häufig eingesetzt, um Anträge für Hypothekendarlehen und Privatkredite zu prüfen.
Schnellere Kredite
KI ermöglicht die Entwicklung neuer Finanzprodukte und dienstleistungsorientierter Upselling-Strategien sowie schnellere Kreditgenehmigungen, um das Cross-Selling zu verbessern und neue Einnahmequellen zu erschließen. Banken, die KI nutzen, können zusätzliche Einnahmen generieren, indem sie mithilfe von Predictive Analysis personalisierte Upselling-Möglichkeiten identifizieren, also Möglichkeiten, einem Kunden zusätzliche Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Das unterstreicht die Fähigkeit von KI, die Kundenbindung zu stärken und die Rentabilität zu verbessern.
Die KI-gestützte Bonitätsbewertung von DeepSeek verkürzt die Bearbeitungszeiten für Kredite um 40% und ermöglicht schnellere Entscheidungen durch fortschrittliche Datenanalysen, die auch alternative Kennzahlen wie Zahlungsströme und Social-Media-Aktivitäten berücksichtigen.4 Dies könnte auch den Zugang zu Krediten für unterversorgte Bevölkerungsgruppen verbessern.
Meiner Ansicht nach könnten sich die DeepSeek- und OpenAI-Modelle als „Game Changer“ für die Finanzindustrie erweisen, indem sie Kosteneffektivität mit höchsten Leistungsstandards verbinden. Dadurch wird sich die Art und Weise, wie Finanzinstitute an die Produktentwicklung herangehen, von Grund auf verändern.
Stresstests
Natürlich bringt die Einführung von KI im Finanzwesen auch Herausforderungen mit sich. Themen wie Datenschutz, algorithmische Verzerrungen und Gesetzeskonformität bergen erhebliche Risiken. Um eine ethische Nutzung von KI zu gewährleisten, sind solide Rahmenbedingungen erforderlich, die diese Herausforderungen adressieren und zugleich die Transparenz und Rechenschaftspflicht wahren. Darüber hinaus erfordert das rasante Tempo des technologischen Wandels kontinuierliche Anpassungen auf Seiten traditioneller Banken und Fintech-Startups.
Ein Vertreter der Bank of England zum Beispiel erklärte erst vor Kurzem, dass die zunehmende KI-Nutzung durch Banken neue Risiken für das Finanzsystem mit sich bringe und in die jährlichen Stresstests einbezogen werden könnte.5
KI entwickelt sich zu einem Innovationstreiber im Finanzsektor, indem sie die operative Effizienz steigert, den Kundenservice verbessert, Risiken mindert und neue Produktentwicklungen fördert. Eine angemessene Auseinandersetzung mit ethischen Bedenken und regulatorischen Herausforderungen wird unerlässlich sein. Ich glaube aber, dass diese KI-Revolution zu besseren finanziellen Renditen für Banken und Versicherungen führen wird, die sich in einer Neubewertung ihrer Aktien niederschlagen könnte.
Fußnote
1Itexus blog, 28.1.2025 DeepSeek AI in Banking: Smarter, Faster, and Safer Solutions
2Klarna, 24.2.24 https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
3Financial Times, 27.8.24. Klarna aims to halve workforce
4Itexus blog, 28 January 2025. As above
5Financial Times, 31.10. 2024. Banks’ use of AI could be included in stress tests
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- Preisrisiko - Preisschwankungen bei finanziellen Vermögenswerten bedeuten, dass der Wert von Vermögenswerten sowohl fallen als auch steigen kann, wobei sich dieses Risiko in der Regel unter volatileren Marktbedingungen verstärkt.
- Marktkonzentrationsrisiko (Sektor) - Investitionen in einen bestimmten Sektor können dazu führen, dass der Wert dieser Anlage im Vergleich zu Anlagen mit sektorübergreifendem Fokus stärker steigt oder fällt.
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- Liquiditätsrisiko (nicht börsennotiert) - Die Strategie kann nicht börsennotierte Wertpapiere halten, die möglicherweise schwer zu bewerten sind und sich negativ auf die Liquidität der Strategie auswirken können.
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